现场是这样的。周五下班前提交了 4 万条离线请求，选的是 24 小时完成窗口，周一回来看到 status=expired，只有三分之一进了 output_file，其余请求既没有报错也没有结果。
中间走过弯路，把「过期请求的输入 token 仍可能计费，折扣只对完成的部分生效」当成主因，改完现象没变。
这类报错背后常见的原因有几处，逐个排除就行。24 小时窗口按创建时间算硬上限，排队太久的请求直接作废；批次规模超过了队列消化能力，排到窗口结束还没轮到；客户端没保存 batch id，过期后无法判断哪些还需要补跑。
先查任务状态与请求计数
curl -s https://api.openai.com/v1/batches/batch_abc -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" | jq '{status,request_counts}'然后把已完成的结果文件下载保底
curl -s https://api.openai.com/v1/files/$OUT/content -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" -o out.jsonl接着统计已经拿到结果的 custom_id 数量
python -c "import json;print(len({json.loads(l)['custom_id'] for l in open('out.jsonl')}))"剩余请求切成小批重新提交
python split_jsonl.py --input rest.jsonl --size 5000怎么算真的好了，看的是同一批现象。新提交的小批次在窗口内全部变成 completed，request_counts.completed 等于提交条数，输出文件行数与输入去重后的 custom_id 数一致。
这里还有个坑。过期不是失败，接口不会给逐条错误，只能靠 custom_id 做差集补跑，所以提交前就得把批次清单落盘，别只留一个 batch id。拖得越久，排查成本越高，因为现场状态会被后续操作覆盖。